人脸图像匹配与识别人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，北京人脸辨识，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的进行判断。这一过程又分为两类：一类是确认，是-进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。
人脸识别，是基于人的脸部特息进行身份识别的一种生物识别技术。用---机或---头采集含有人脸的图像或流，并自动在图像中检测和---人脸，人脸辨识，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、---识别。
人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有-的---算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了-、机器识别、机器学习、模型理论、系统、图像处理等多种技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的应用，其---的实现，展现了弱-向强-的转化。
支持向量机(svm) 的人脸识别方法：支持向量机是统计模式识别领域的一个新的-，它试图使得学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，人脸辨识报价，从而提高学习机的性能。支持向量机主要解决的是一个2分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。通常的实验结果表明svm有较好的识别率，但是它需要大量的训练样本每类300个，人脸辨识多少钱，这在实际应用中往往是不现实的。而且支持向量机训练时间长，方法实现复杂，该函数的取法没有统一的理论。
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